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​云计算带来了提高效率、改进数据安全和增加利润的机会。但云服务并非万无一失，业务中断是不可避免的。IT领导者需要了解云中断带来的损失。云中断可能由多种原因导致：软件错误、电源故障、配置错误、资源耗尽以及数据中心冷却问题。云计算提供商可以从每个中断事件中学习，积累可以帮助他们防止未来中断的知识。云计算

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背景        对比学习损失函数有多种，其中比较常用的一种是InfoNCEloss。最近学习实现了SGL推荐系统算法，对InfoNCELoss做一个总结。    InfoNCE

yolov5的损失函数包括：classificationloss分类损失localizationloss定位损失，预测框和真实框之间的误差confidenceloss置信度损失，框的目标性总损失函数为三者的和 classificationloss+localizationloss+&nbs

前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获

yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模

什么是损失函数？损失函数是一种衡量模型与数据吻合程度的算法。损失函数测量实际测量值和预测值之间差距的一种方式。损失函数的值越高预测就越错误，损失函数值越低则预测越接近真实值。对每个单独的观测(数据点)计算损失函数。将所有损失函数（lossfunction）的值取平均值的函数称为代价函数（costfu

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